Створений перший самонавчальний алгоритм розпізнавання об'єктів на фото і відео
Вчені з університету Бригама Янга (Brigham Young University, BYU) розробили новий програмний алгоритм, який здатний точно ідентифікувати об'єкти на відео або фотознімках і який може самонавчатися в процесі його роботи, знаходячи здатність розпізнавати об'єкти нового типу. Хоча в даний час існують і інші системи розпізнавання об'єктів, новий алгоритм Evolution-Constructed Features Algorithm (ECFA) докорінно відрізняється від них, він сам в змозі вирішити для себе, які з особливостей є суттєвими для того, щоб точно ідентифікувати будь-який об'єкт. Така можливість дозволяє алгоритмом вивчати об'єкти нового виду, не вимагаючи для цього перенастроювання, переробки або іншого втручання людини.
"У більшості випадків відповідальність за вибір особливостей розпізнаваних об'єктів лежить на людях, які пишуть алгоритми і створюють бази даних для їх роботи", - розповідає доктор Так-Джай (Dr. Dah-Jye Lee), професор електротехніки та інформатики університету Бригама Янга, - "Наш алгоритм може вибрати самостійно, які з особливостей важливі для ідентифікації об'єкта, лише проаналізувавши кілька різних зображень цього об'єкта".
Згідно інформації, наданої лікарем, більшість існуючих алгоритмів вимагає точного налаштування їх параметрів та методів для досягнення кращої точності розпізнавання об'єктів. Цього зовсім не потрібно алгоритмом ECFA, він, за рахунок функції самообучаемости сам налаштовує себе і в будь-яких умовах демонструє точність, що дорівнює або перевищує точність роботи інших найкращих алгоритмів такого класу.
Наприклад, алгоритм ECFA продемонстрував 100-відсоткову точність розпізнавання мотоцикла, особи, літака і автомобіля на наборі тестових зображень від Каліфорнійського технологічного інституту. База зображень Каліфорнійського технологічного інституту є свого роду еталоном для визначення ефективності роботи алгоритмів розпізнавання об'єктів. Слід зауважити, що найкращі алгоритми, що працюють на принципах, відмінних від принципів роботи алгоритму ECFA, на цьому ж наборі зображень демонструють точність у 95-98 відсотків.
Висока точність роботи алгоритму ECFA, на думку його розробників, дозволить його використання в нових областях. За допомогою цього алгоритму можна буде ідентифікувати не тільки об'єкти рукотворного походження, але і різні види тварин, риб та інших живих організмів. Наприклад, алгоритм з точність до 99.4 відсотка зміг визначити види риби на знімках, наданих відділом біології BYU, а в разі тварин більш великих розмірів, алгоритм здатний ідентифікувати навіть окремі особини, якщо вони володіють деякими виділяються особливостями.
"Алгоритми ідентифікації об'єктів постійно удосконалюються, але робота, як і раніше, залежить від обчислювально потужності комп'ютера і від інших критеріїв", - розповідає доктор, - "Справжній якісний прорив в цій області можна очікувати лише тоді, коли потужність обчислювальних систем почне наближатися до потужності головного мозку".